基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法与流程

本发明涉及计算机网络安全与运维管理，尤其涉及基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法。

背景技术：

1、在当前网络环境下，主机、服务器作为核心算力节点与数据存储载体，网络设备作为网络通信的核心枢纽，三者配置的合理性直接决定整个网络系统的运行安全与运维效能，目前，铁路信号系统多为网络等级保护三级和四级系统，安全管控要求严苛，主机、服务器及网络设备的安全基线配置是其必须落实的核心安全工作，然而，由于缺乏统一的配置管理工具，当前铁路信号系统的安全基线配置及核查工作均采用人工逐项、逐台设备操作模式，不仅运维效率低下，且易因人为操作失误导致配置偏差、核查遗漏等问题。

2、现有技术中，主机、服务器及网络设备的配置与核查多依赖人工操作或分散式工具，存在诸多固有缺陷：一是配置缺乏统一标准，不同运维人员的操作差异较大，难以确保安全基线配置（即符合行业安全规范、企业安全要求的标准化配置基准）的统一落地，尤其网络设备与主机、服务器配置差异较大，更易出现配置混乱；二是核查流程繁琐，人工核查耗时费力，易出现漏检、误检现象，且无法实现配置状态的实时动态核查，难以覆盖主机、服务器与网络设备的全场景核查需求；三是堡垒机的应用多局限于权限管控与操作审计，其集中管控优势未得到充分发挥，无法将安全基线配置标准与核查流程深度融合，导致配置与核查工作脱节，难以有效应对复杂网络环境下的各类安全风险。

3、现有相关技术，如公开号为cn109889381b的基于堡垒机的自动化配置管理方法，仅能实现基础的主机、服务器配置备份、账户收集等运维任务，未涉及网络设备的安全基线配置与核查，也未实现主机、服务器与网络设备的统一基线配置管理及动态核查功能，无法解决配置不统一、核查效率低、安全防护能力不足等核心问题，难以满足铁路信号系统高安全等级场景下多设备类型的安全运维需求。

技术实现思路

1、为了克服背景技术中的缺点，本发明提供了基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法，适用于各类主机、服务器及网络设备安全配置的基线化规范及自动化核查，可有效保障主机、服务器及网络设备运行的安全性、稳定性及合规性，适配铁路信号系统等高危安全等级场景，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：本发明提供了基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法，包括以下步骤：

3、步骤1，在目标堡垒机中引入基于果蝇算法优化动态权重的分层基线模板生成算法，通过基础层、业务层和安全层的松耦合配置结构，结合增强学习自适应适配多设备差异化安全需求，实现基线模板的自适应动态调优，提升多设备兼容性；

4、步骤2，将主机、服务器及网络设备纳入堡垒机管控，构建数字孪生镜像模型，经双因子认证后同步采集设备实时状态，建立动态更新设备档案，实现设备状态的实时镜像与可回溯管理，支撑精准比对；

5、步骤3，调用分类模板匹配设备参数，基于数字孪生环境进行配置指令预校验，并引入配置指令预校验算法与协议自适应匹配机制，实时监测执行状态，异常时终止并反馈手动干预接口，降低配置下发失败风险，保障配置执行的正确性与安全性；

6、步骤4，采用配置一致性哈希校验与合规规则引擎，结合增强学习动态优化核查策略，对主机、服务器及网络设备按自定义周期执行定时与手动触发的多维度并行核查，识别配置偏差与违规项并实时告警异常，提升配置偏差识别效率与核查覆盖的全面性，实现即时告警；

7、步骤5，堡垒机引入偏差分级与动态权重调整算法，对核查结果进行异常类别划分，基于历史核查数据构建反馈驱动型优化机制，动态迭代安全基线模板，形成闭环学习型配置治理机制，实现安全基线的闭环自优化，持续提升配置合规水平；

8、步骤6，集成日志审计模块，采用链式哈希校验算法对配置部署、核查、修复全过程生成不可篡改的操作日志链，结合设备类型标签实现多维追溯与合规性自动验证，满足高安全等级场景的合规审计要求，确保操作日志不可篡改，支撑高安全等级合规审计与溯源。

9、优选的，所述步骤1具体包括：

10、在目标堡垒机内部署果蝇算法引擎，采集历史配置合规数据与设备安全等级参数，将基础层、业务层、安全层的配置项映射为果蝇个体在三维寻优空间中的气味浓度坐标，以配置覆盖率和合规率构建适应度函数，提升基线模板生成的全局寻优能力；

11、通过果蝇群体的迭代嗅觉搜索与视觉定位机制，计算使适应度函数最大化的最优权重组合，动态调整基础层通用基线、业务层场景基线及安全层强化基线在模板中的权重分配比例，生成初始分层基线模板，实现三层基线权重比例的自动最优分配；

12、将果蝇算法输出的最优权重组合作为增强学习策略网络的初始参数，依据目标堡垒机所管控设备的实时配置偏差反馈，在线微调各层权重系数，实现模板对主机、服务器及网络设备差异化安全需求的自适应适配，使模板具备对动态环境变化的在线自适应能力。

13、优选的，所述步骤1还包括：

14、构建以设备类型标识、安全等级标签、历史合规率曲线及配置漂移特征向量为联合状态空间，以各层权重调整步长为动作空间，将配置一致性校验通过率与核查告警压降率加权求和作为奖励函数，多维度状态空间量化安全态势，为策略优化提供精准监督信号；

15、采用双延迟深度确定性策略梯度算法，在每次核查任务完成后计算时序差分误差并更新策略网络与评价网络的参数，使分层模板生成算法具备对新型设备接入及动态威胁环境的在线学习能力，双延迟深度确定性策略梯度算法保障策略网络训练稳定，加速收敛；

16、将增强学习网络收敛后的权重系数反向注入果蝇算法的初始种群生成环节，替代原始随机初始化策略，形成果蝇算法全局搜索与增强学习局部精调交替运行的双引擎迭代优化机制，双引擎交替运行实现全局探索与局部利用的平衡，持续优化基线配置质量。

17、优选的，所述步骤2具体包括：

18、堡垒机在完成双因子认证后，通过ssh、rdp或snmp协议登录目标设备，递归采集操作系统内核版本、系统参数配置、网络接口状态三元组及运行进程哈希列表，构建设备初始静态镜像与配置项指纹库，确保设备配置基线的一致性与可回溯性；

19、在堡垒机内部为每台纳管设备维护独立的虚拟镜像沙箱，通过增量同步机制实时订阅设备配置变更、服务启停及端口状态变化事件，形成动态更新的数字孪生镜像模型，实现设备配置状态的实时同步与精准映射；

20、将双因子认证生成的会话票据与设备实时状态数据进行哈希绑定，采用默克尔树结构写入设备档案的时间戳版本链中，支持按区块高度回溯任意历史时刻的设备状态与配置比对，保障设备历史状态的可信追溯与防篡改。

21、优选的，所述步骤3具体包括：

22、向真实设备发送指令前，将配置指令在数字孪生镜像模型中进行沙箱化隔离执行，模拟执行并静态污点分析指令中的参数依赖与隐式副作用，精准定位配置冲突并引导人工修复；

23、若数字孪生环境中检测到配置循环依赖、状态不一致或语义冲突，则自动触发回滚补偿策略并返回结构化异常指纹，调用手动干预接口，保证事务原子性并优化协议选路效率；

24、预校验通过后，采用原子配置事务封装机制将指令序列打包，通过多协议协商适配层动态选择最优协议通道下发至真实设备执行，实时比对执行状态并自动回滚异常。

25、优选的，所述步骤3还包括：

26、基于配置指令预校验算法内置的设备类型与配置指令的依赖关系图谱，采用拓扑排序校验指令执行顺序的合法性，并检查前置条件是否满足设备当前状态，避免因指令顺序错误或依赖缺失导致配置执行失败；

27、利用协议自适应匹配机制引入协议栈指纹识别与能力探测协商，基于强化学习的协议择优模型在通信失败时主动切换冗余协议隧道，确保通信中断时自动恢复，保障配置下发持续可用；

28、实时监测真实设备执行返回的细粒度状态码与配置事务日志，与数字孪生环境的预期状态变迁轨迹进行增量式双向校验，偏差时立即终止并执行补偿事务，及时发现执行偏差并自动回滚，防止配置状态不一致。

29、优选的，所述步骤4具体包括：

30、对安全基线模板中各配置项按设备类型分别构建梅克尔树的叶子节点，生成一致性哈希指纹，同时对目标设备当前配置项以相同哈希算法构造并行梅克尔树，比对根哈希值识别配置漂移，精准定位漂移配置项，避免全量比对开销；

31、利用合规规则引擎将行业规范映射为有向无环图结构的规则表达式集合，采用图并行计算框架遍历设备配置快照中的每条配置路径，标记违反规则的节点及严重等级，高效并行检测违规配置，输出分级告警；

32、定时核查周期采用分布式定时任务环状队列管理，用户自定义cron表达式注册核查任务，手动触发时基于写时复制技术生成当前设备快照的不可变副本，与最近定时核查结果进行差分比对，灵活调度核查任务，隔离快照差分无干扰。

33、优选的，所述步骤4还包括：

34、构建半马尔可夫决策过程模型，其状态空间为设备历史合规率、配置变更频次及滑动时间窗口内的异常告警密度分布，动作空间为核查周期、并行度及检查项权重的动态重排序列，实现核查资源按设备动态演化规律精准分配；

35、采用双延迟深度确定性策略梯度算法，在策略网络中引入优先经验回放机制，以最小化加权平均偏差发现时延为目标，输出不同类型设备的非均匀核查间隔策略与重点检查项集合，加速策略收敛并优先学习高价值经验；

36、在手动触发核查时，增强学习智能体基于当前设备档案与最近n次核查结果的时序差分误差，通过注意力机制计算各配置项的异常概率分布，推荐高概率异常配置项集合实现差异化重点核查路径规划，聚焦高风险配置项，避免全量核查开销。

37、优选的，所述步骤5具体包括：

38、将核查结果按配置缺失、参数越界、协议违规及依赖断裂划分为四级异常类别，每级关联动态可配置的修复策略执行队列与分层人工干预触发阈值，实现异常类型的精准归因与差异化处置，提升修复效率；

39、以设备类型为维度构建历史异常矩阵，统计各类设备在不同异常类别上的时间衰减加权频次与修复成功率的滑动窗口均值，采用梯度下降法动态调整安全基线模板中各配置项的权重系数及基线阈值的可信区间，驱动模板参数自适应优化，持续降低异常发生概率；

40、将优化后的基线模板经数字孪生环境进行快速效果验证后，作为活跃基线版本予以发布，并依据差异增量更新策略触发对同类型设备的差异项定向增量核查，形成基于历史核查数据驱动的闭环迭代治理与模板自进化机制，保障模板发布可靠性，减少无效全量核查开销。

41、优选的，所述步骤6具体包括：

42、每条操作日志记录前一区块的哈希值、当前操作内容的sm3或sha-256摘要、经ntp同步的微秒级时间戳及设备类型标签，采用merkle树结构对同一时间窗口内的多条日志进行聚合哈希，将当前日志的聚合根哈希写入下一日志区块，确保日志链完整不可篡改，保障审计数据可信；

43、利用集成的日志审计模块对配置部署、核查、修复各阶段的日志链进行基于随机挑战响应的周期性完整性证明，结合旁路验证节点对日志链进行分布式共识校验，发现哈希断裂、时间戳倒挂或篡改痕迹时立即冻结相关日志分段并触发审计告警，实现篡改行为即时发现与阻断，提升审计可靠性；

44、基于设备类型标签与时间区间构建倒排索引，对日志链进行分片存储与并行检索，支持面向特定类型设备或合规审计时间窗口的零知识范围证明式合规性自动验证与多维度操作溯源查询，兼顾日志隐私保护与高效检索，满足合规审计要求。

45、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

46、1、该基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法，依托堡垒机的集中管控优势，针对主机、服务器及网络设备构建了统一的分层安全基线模板，通过基础层、业务层、安全层的松耦合设计，实现对多设备类型差异化安全需求的统一适配，规避了因运维人员操作差异或设备类型差异导致的配置混乱问题，确保所有纳管设备的配置均达到行业规范及企业要求的安全基准。

47、2、该基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法，为每台纳管设备构建独立的数字孪生镜像模型，配置指令下发前在沙箱化隔离环境中完成模拟执行与静态污点分析，可提前识别配置项之间的循环依赖、参数越界及语义冲突，结合原子配置事务封装机制与增量式双向校验，确保配置指令在真实设备上具备全有或全无的执行语义，一旦执行偏差可自动触发补偿回滚，削弱配置错误向现网环境扩散的风险，大幅提升配置部署的安全性与可靠性。

48、3、该基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法，将果蝇算法的全局搜索能力与增强学习的局部精调能力深度融合，形成双引擎交替运行的闭环学习型配置治理机制，果蝇算法在三维权重空间中寻优生成初始分层基线模板，增强学习基于实时配置偏差反馈在线微调各层权重系数，并将收敛后的权重反向注入果蝇算法种群初始化环节，实现基线模板的自适应进化，模板更新后仅对权重变化超过阈值的配置项分组发起定向增量核查，大幅减少全量核查带来的系统开销。

49、4、该基于堡垒机的主机、服务器及网络设备的安全基线配置核查方法，采用梅克尔树哈希校验技术实现配置一致性的快速比对，通过根哈希比对与自顶向下递归定位，精准输出发生漂移的具体配置项路径，避免全量配置比对带来的性能开销，同时，基于半马尔可夫决策过程与双延迟深度确定性策略梯度算法，为不同安全等级的设备输出非均匀核查间隔策略与重点检查项集合，手动触发核查时，注意力机制根据时序差分误差计算各配置项的异常概率分布，实现差异化重点核查路径规划，显著提升核查效率并降低漏检率。